MATERI-(11&12) METODE PENOLAKAN DATA (Sunarta; Drs., M.S.)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PROBABILITAS KONTINYU
Advertisements

STANDAR KOMPETENSI STANDAR KOMPETENSI DASAR KOMPETENSI DASAR INDIKATOR MATERI LATIHAN SOAL LATIHAN SOAL TUGAS.
Sampling Audit.
Metode Penelitian.
DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL
UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL
STANDAR KOMPETENSI STANDAR KOMPETENSI DASAR KOMPETENSI DASAR INDIKATOR MATERI LATIHAN SOAL LATIHAN SOAL TUGAS.
DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL
KUIS 1 APLIKASI STATISTIKA BISNIS
SOAL KUIS 1 ASB Suatu perusahaan memiliki data usia, income sales person dan pengalaman kerja sebagai sales. Data dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
Bab 4 Pengujian Hipotesis Tentang Rata2
NILAI HARAPAN DAN MOMEN
Distribusi Probabilitas Normal
Distribusi Probabilitas Normal.
DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL
MATERI-2 METODE PENENTUAN RALAT (Sunarta; Drs., M.S.)
PENGUJIAN HIPOTESIS.
STATISTIKA Pengampu Nugraeni.
PENGANTAR STATISTIKA.
HIPOTESIS NATASYA VINALDA ( ).
Modul XII. ANALISIS DATA II.
SAMPLING AUDIT UNTUK TES PENGAWASAN DAN TES SUBSTANTIF TRANSAKSI
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
MATERI-3 METODE PERAMBATAN RALAT (Sunarta; Drs., M.S.)
Metode NEWTON-RAPHSON CREATED BY : NURAFIFAH
1 langsung Data Sekunder Wawancara langsung MODUL PERKULIAHAN SESI 1
Nanda A. Rumana nandaarumana.blogspot.com
Distribusi Normal.
DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL
PENILAIAN HASIL BELAJAR
(1) Syarat Membandingkan Metode Ukur
Analisis Data dan Interpretasi Hasil Analisis
MATERI-4 RUMUS-RUMUS KHUSUS & APLIKASINYA (Sunarta; Drs., M.S.)
ANALISIS DATA ESKPERIMENTAL FISIKA
UJI TANDA UJI WILCOXON.
MATERI-1 PENGANTAR METODE PENGUKURAN FISIKA (Sunarta; Drs., M.S.)
Ukuran Pemusatan - Data Tunggal
Ukuran Pemusatan (1).
(1) Model Penyajian Hasil Akhir
Metode PENGUJIAN HIPOTESIS
(1) Syarat Membandingkan Metode Ukur
Aplikasi Komputer & Pengolahan Data PENGANTAR STATISTIKA
BAB 9 PENGUJIAN HIPOTESIS
(1) Pengantar Masalah Metode Linear
1. Identity Simulation ( Simulasi Identitas)
DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL
MATERI-6 GRAFIK PENGAMATAN & ANALISA DATA (Sunarta; Drs., M.S.)
MATERI-10 DISTRIBUSI NORNAL & FUNGSI GAUSSIAN (Sunarta; Drs., M.S.)
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN.
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2
DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL
&.
BAB IV PENGUJIAN HIPOTESIS
Simulasi sistem persediaan
Ukuran Pemusatan - Data Tunggal
Rencana Pembelajaran STATISTIK I (3 SKS)
DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL
Pengertian Kepastian, Ketidakpastian dan risiko investasi
Distribusi Multinormal
(4) Ralat Grafik Pengertian
Pengujian Hipotesis Achmad Tjachja N, Ir.,MS.
(1) Pengantar Masalah Metode Linear
BAB 8 DISTRIBUSI NORMAL.
Disusun Oleh : Achmad fadli Tirta pawitra Nana suryana Roland Afnita.
Materi. Terima Kasih !!!
PENGUJIAN HIPOTESIS.
DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL
DISTRIBUSI NORMAL.
Ukuran Pemusatan - Data Tunggal
Transcript presentasi:

MATERI-(11&12) METODE PENOLAKAN DATA (Sunarta; Drs., M.S.)

(1) Pengertian Penolakan data Data pengamatan perlu dicermati sebelum dilakukan pengolahan lebih lanjut, bila ada data yang menyimpang dapat dilakukan penolakan Tidak ada data yang tepat dalam metode pengukuran, pasti ada ralat artinya pasti ada penyimpangan, namun perlu adanya toleransi penyimpangan sehingga data tsb masih ditoleransi (diterima) → kriteria penolakkan Seorang pengamat bebas menentukan kriteria penolakan yang dikehendaki, sesuai dengan karakteristik data yang dimiliki Kriteria yang ada diantaranya : Kriteria “tσ” Kriteria “chauvenet”

(2) Teori Penolakan Data Fungsi probabilitas gauss

(3) Kriteria Penolakan Kriteria (tσ) Syarat penolakan pada kriteria ini bergantung dari lebar kurva yang diinginkan dengan menentukan nilai (t) yang diinginkan.

contoh Hasil pengamatan diperoleh sederetan data dengan nilai akhir : x = (10,5 ± 0,5), dari deretan data tersebut terdapat data ke-3 (x3=9), dan data ke-7 (x7=11,5) dengan analisa (tσ) diperoleh kesimpulan : → misal : t=1; P(1σ)=68% sedang P(x3)=P(1,5σ)=87% jadi data x3 DITOLAK sedang P(x7)=P(2σ)=95% jadi data x7 juga DITOLAK

Misal : t = 2; P(2σ)=95% P(x3)=87% lebih kecil dari P(2σ)=95% jadi data x3 DITERIMA sedang P(x7)=95% sama dgn. P(2σ)=95% masih dapat diterima meskipun di perbatasan

(2) Kriteria “Chauvenet” Aturan penolakan

Prosedur penolakan Hitung nilai rata-rata dan ralatnya dari deretan data yang ada Cermati data yang paling besar (xb) dan paling kecil (xk), cek kedua data tersebut Bila ada yang ditolak, maka lakukan kembali perhitungan nilai rata-rata dan ralatnya dengan data yang sudah berkurang(tanpa data yang telah ditolak) Cermati lagi (xb) dan (xk)… lakukan penolakan lagi sampai tidak ada yang ditolak. Perhatikan contoh soal berikut

(4) Contoh Aplikasi